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基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
1
作者
鲁浩达
梁实
+2 位作者
顾松
王向学
徐军
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期66-75,共10页
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞...
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞核染色不均匀,且细胞核边缘之间存在黏连的问题,而现有的深度学习算法在细胞核主体分割正确的情况下,边缘的分割错误不会对总体的损失造成太大的影响,黏连的细胞核很容易被当作同一个分割目标.为了解决细胞核重叠问题,本文提出一种基于Transformer与距离图谱的分割模型,将Transformer中的核心多头自注意力机制与距离图谱引导算法相结合,重视细胞核内部,弱化细胞核边界,提升对图像局部和全局上下文信息的学习能力.本文方法在两个公开数据集上的平均Dice系数为0.7979、精度为0.7561、AJI系数为0.6672、Hausdorff距离为10.11.实验结果表明,相较其他分割算法,本文方法的性能更好,能够有效提高细胞核的分割精度,同时较好地解决了细胞核之间的黏连问题.
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关键词
深度学习
病理图像
细胞核分割
TRANSFORMER
多头自注意力
距离图谱
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职称材料
基于图谱归一化编辑距离的聚类算法
被引量：
1
2
作者
孔敏
方杰
罗斌
《皖西学院学报》
2007年第5期13-16,共4页
图之间的距离度量一直是研究的难点之一。文中提出了一种基于图谱归一化编辑距离的聚类方法。首先利用图的谱方法实现图中点的排序,再用串编辑距离进行两图之间的相似性度量,以此距离构成的不相似矩阵,应用基于矩阵理论的聚类算法实现...
图之间的距离度量一直是研究的难点之一。文中提出了一种基于图谱归一化编辑距离的聚类方法。首先利用图的谱方法实现图中点的排序,再用串编辑距离进行两图之间的相似性度量,以此距离构成的不相似矩阵,应用基于矩阵理论的聚类算法实现序列图的聚类研究。考虑到图中点的多少差异,给出归一化串编辑距离的方法解决长短谱序列间距离差异误差问题。实验表明,基于图谱归一化编辑距离的聚类方法是有效的。
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关键词
算法
谱聚类
图谱
编辑
距离
图的谱
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职称材料
基于颜色特征的车牌快速定位
被引量：
7
3
作者
王卫
陈继荣
徐璟业
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第1期226-229,共4页
提出了一种基于颜色特征的车牌快速定位算法,该算法充分利用车牌颜色相对固定的特点,首先根据原始图像得到一组特定的色彩距离图谱,通过自适应熵阈值的选取快速分割出车牌的候选区域,然后再根据车牌的纹理特征对候选区域进行筛选以得到...
提出了一种基于颜色特征的车牌快速定位算法,该算法充分利用车牌颜色相对固定的特点,首先根据原始图像得到一组特定的色彩距离图谱,通过自适应熵阈值的选取快速分割出车牌的候选区域,然后再根据车牌的纹理特征对候选区域进行筛选以得到车牌的精确位置。针对不同的背景和不同种类的车辆,抽取了3106幅图片进行测试,其中有69幅图片未定位出车牌,定位成功率为97.8%,平均定位耗时为29ms。
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关键词
颜色特征
车牌定位
色彩
距离图谱
自适应阈值
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职称材料
题名
基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
1
作者
鲁浩达
梁实
顾松
王向学
徐军
机构
南京信息工程大学自动化学院/智慧医疗研究院
出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第1期66-75,共10页
基金
国家自然科学基金(U1809205,62171230,92159301,62101365,61771249,91959207,81871352)。
文摘
肿瘤细胞的密度、核质比和平均尺寸等指标对癌症的分级和预后有重要的意义.在计算病理学中,细胞核分割是肿瘤微环境分析的基础.通过对分割结果进行统计分析,对新的肿瘤标记物的探索有重大的意义.病理图像背景下的细胞核形态不规则,细胞核染色不均匀,且细胞核边缘之间存在黏连的问题,而现有的深度学习算法在细胞核主体分割正确的情况下,边缘的分割错误不会对总体的损失造成太大的影响,黏连的细胞核很容易被当作同一个分割目标.为了解决细胞核重叠问题,本文提出一种基于Transformer与距离图谱的分割模型,将Transformer中的核心多头自注意力机制与距离图谱引导算法相结合,重视细胞核内部,弱化细胞核边界,提升对图像局部和全局上下文信息的学习能力.本文方法在两个公开数据集上的平均Dice系数为0.7979、精度为0.7561、AJI系数为0.6672、Hausdorff距离为10.11.实验结果表明,相较其他分割算法,本文方法的性能更好,能够有效提高细胞核的分割精度,同时较好地解决了细胞核之间的黏连问题.
关键词
深度学习
病理图像
细胞核分割
TRANSFORMER
多头自注意力
距离图谱
Keywords
deep learning
pathological image
nuclei segmentation
Transformer
multi-head self-attention
distance map
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于图谱归一化编辑距离的聚类算法
被引量：
1
2
作者
孔敏
方杰
罗斌
机构
皖西学院机械与电子工程系
安徽大学计算机科学与技术学院
出处
《皖西学院学报》
2007年第5期13-16,共4页
基金
安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2007A072)
皖西学院校级应用项目(WXZY0608)
文摘
图之间的距离度量一直是研究的难点之一。文中提出了一种基于图谱归一化编辑距离的聚类方法。首先利用图的谱方法实现图中点的排序,再用串编辑距离进行两图之间的相似性度量,以此距离构成的不相似矩阵,应用基于矩阵理论的聚类算法实现序列图的聚类研究。考虑到图中点的多少差异,给出归一化串编辑距离的方法解决长短谱序列间距离差异误差问题。实验表明,基于图谱归一化编辑距离的聚类方法是有效的。
关键词
算法
谱聚类
图谱
编辑
距离
图的谱
Keywords
algorithm
spectral clustering
spectral edit distance of graphs
graph spectra
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于颜色特征的车牌快速定位
被引量：
7
3
作者
王卫
陈继荣
徐璟业
机构
中国科技大学多智能体认知与嵌入式系统实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第1期226-229,共4页
文摘
提出了一种基于颜色特征的车牌快速定位算法,该算法充分利用车牌颜色相对固定的特点,首先根据原始图像得到一组特定的色彩距离图谱,通过自适应熵阈值的选取快速分割出车牌的候选区域,然后再根据车牌的纹理特征对候选区域进行筛选以得到车牌的精确位置。针对不同的背景和不同种类的车辆,抽取了3106幅图片进行测试,其中有69幅图片未定位出车牌,定位成功率为97.8%,平均定位耗时为29ms。
关键词
颜色特征
车牌定位
色彩
距离图谱
自适应阈值
Keywords
color feature,vehicle license plate localization,color distance map,adaptive threshold
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer与距离图谱的泛癌细胞核图像分割
鲁浩达
梁实
顾松
王向学
徐军
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于图谱归一化编辑距离的聚类算法
孔敏
方杰
罗斌
《皖西学院学报》
2007
1
下载PDF
职称材料
3
基于颜色特征的车牌快速定位
王卫
陈继荣
徐璟业
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
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